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做了十年自动化测试,说实话,每次看到“革命”两个字我心里都要打个问号。但2026年这波“无代码化AI辅助”的浪潮,确实不太一样——自动化测试的门槛正在从“会写脚本”降级为“会描述需求”,大量原本需要手工编写代码的环节被平台…
阅读更多 →做测试的朋友如果喊着想转开发,我一般会先问一个问题:你手上那批测试用例文档,有没有哪一份写得比你老板的PRD还细?如果答案是有,那你不转开发真的有点浪费。别笑,这是我带过不少测试转开发的同事之后得出的…
阅读更多 →这个项目的名字里虽然带着“机器学习”四个字,但真正做完你会发现,它骨子里是一个标准的数据分析全流程作品:Python 爬虫负责采集当当网的图书数据,清洗之后用 Django 框架搭后端接口,再通过 ECharts 做可视化大屏展示…
阅读更多 →大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…
阅读更多 →当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:
阅读更多 →📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…
阅读更多 →一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…
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